#持久化前的准备工作核心是：明确需求→选对格式→规划路径→保障安全→处理异常

#一、明确持久化核心需求
#数据类型，数据规模
#读写频率，访问方式，生命周期
#特殊要求(跨平台/跨语言)，可读性，性能

#二、选择合适的文件格式与存储方案
# 结构化数据（键值对、列表）	JSON（.json）	                        跨语言、可读性强、Python 内置支持	     配置文件、API 数据存储、简单用户信息
# 表格类数据	            CSV（.csv）	                            轻量、兼容 Excel、适合批量数据	         统计报表、用户列表、数据导出
# Python 特有对象	        Pickle（.pkl）	                        支持几乎所有 Python 对象（类、函数等）     Python 内部状态保存（如游戏存档）
# 二进制数据	            原生二进制（.bin）、特定格式（.png/.mp4）	    无损存储、体积小	                     图片、视频、音频等非文本数据
# 流式 / 日志数据	        纯文本（.txt）、日志格式（.log）	            追加写入高效、便于按行读取	             系统日志、操作记录

#三、规划文件存储路径与目录结构

#四、处理权限与安全问题

#五、预处理数据（序列化准备）

#六、设计异常处理方案




